随着近阶段大行业趋势的好转，招聘信息开始多了起来。
一读者朋友后台留言说：大数据在外人看来一片光明，薪资高、覆盖广、行业稀缺，但其中的心酸只有自己懂得。面试这么多家，每次都问项目经验，要求熟练各种大数据框架，还要会搭建系统架构，解决实际业务问题等，再这样下去要疯了。
其实关于项目经验，是大多数转行大数据人员都会遇到的问题。不管你技术框架用得有多好，企业都只认在项目上的经验，但现今技术更新迭代较快，项目经验不是说靠自己就可以完成的。
因此，为了帮助大数据人较快地提升业务实战技能，今天再次推荐一下廖雪峰老师历时三个月打磨的实战宝典《如何将大数据开发做到优秀》！内容出自开课吧vip课程“大数据高级开发实战班”现决定将这套价值元的体系化学习宝典免费送给粉丝朋友。
如果你是刚转行大数据不久的Java、PHP等程序员或入行新人，这套学习宝典能帮你迅速摆脱工作困扰，巩固掌握优秀工程师的必会技能：
缺乏工作经验，想短时期内接触学习大数据开发项目；
接触不到核心技术，不懂底层源码，不会搭建系统架构，提升太难；
业务逻辑欠缺，想丰富实战经验，进大厂冲击高薪。
一、高薪大数据工程师必备——实战项目经验
本部分选取当下应用最广的企业项目，基于大厂脱敏数据，以Spark为主要核心框架，覆盖Kafka、Hbase及Hadoop等大数据生态技术，帮你度探索大数据在出行领域的技术落地，了解大数据架构的设计奥秘，增加简历含金量。01
大数据背景下的智慧出行
通过学习，可帮你了解大数据背景下的出行业务，熟知大数据技术点的使用以及出行方面的业务逻辑。
（项目可视化展示）
1、智慧出行项目概况及车辆轨迹数据处理
技术关键词：
Flume、Kafka、SparkStreaming、Hbase、Redis、SpringBoot等
主要内容：
智慧出行大数据项目概述；
项目需求及架构选型；
开发项目模块构建；
数据回放功能的实现；
轨迹监控模块的开发。
斩获技能：
掌握SparkStreaming消费Kafka自主维护Offset的方式。
2、看大数据如何帮你抉择最合适的上车地点
技术关键词：
SparkCore、SparkSQL、Hbase、Phoenix、SpringBoot
主要内容：
虚拟车站的概念详情；
虚拟车站的计算方式；
使用代码实现虚拟车站的计算统计。
斩获技能：
熟知常见的地图属性；
掌握虚拟车站的计算方式；
掌握API的使用等。
3、智慧出行项目展示及应用+大数据技术答疑
技术关键词：
Maxwell、Mysql、SparkStreaming、Kafka、SparkSQL等
主要内容：
智慧出行的其他功能模块开发；
Spark任务的监控以及任务的调优；
业务数据库实时同步功能实现。
斩获技能：
有一定的架构认知能力；
掌握常见的大数据技术架构；
能熟练驾驭使用其他大数据框架等。
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二、优秀大数据工程师必会——扎实技能储备
本部分对Spark、Hadoop等主流框架做了专项讲解，可帮大家查漏补缺，巩固各技术点，这些都是高薪工程师必知必会技能，对你日后进阶提升或是进大厂都会有不少帮助。02
1、基于Spark源码自定义数据源开发
如何解决HBase热点问题
如何基于源码自定义开发HBase的数据源
如何在数据源处进行列剪枝和谓词下推
2、Hadoop分布式文件系统之HDFS架构
HDFS是如何实现有状态的高可用架构
HDFS是如何从架构上解决内存受限问题
深入理解HDFS的架构演变
揭秘HDFS如何能支撑亿级流量
3、实时计算技术之SparkStreaming
SparkStreaming应用场景、原理分析
SparkStreaming集成Kafka讲解
SparkStreaming如何实现Exactly-Once语义
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适合谁学？1.拥有0～1年的工作经验，想转行大数据方向；2.有1年以上工作经验，从事搜索引擎、推荐系统、大数据开发、云计算等相关工作；3.在Spark、Flume、Hbase、Kafka等框架底层源码理解欠缺，想要在实际项目开发中提高系统性能的开发人员。限时福利1.训练营原价￥，本